ax.set_title("Subplot Title") 显示图像 plt.show() 在这个示例中,首先通过plt.subplots()方法创建了一个子图对象ax,然后通过ax.set_title()方法为该子图添加标题“Subplot Title”。 为多个子图设置标题 在绘制包含多个子图的图像时,可以分别为每个子图设置标题。例如: import matplotlib.pyplot as plt 创建包含...
importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 的 pyplot 模块# 创建一个 2x2 的子图网格fig,axs=plt.subplots(2,2)# 设置子图的标题axs[0,0].set_title("子图 1",loc='left')# 将标题对齐到左侧axs[0,1].set_title("子图 2",loc='center')# 将标题居中axs[1,0].set_title("子图 3",loc='r...
plt.figure(2) # 第二张图 plt.plot([4,5,6]) # 默认创建子图subplot(111) plt.figure(1) # 切换到figure 1 ; 子图subplot(212)仍旧是当前图 plt.subplot(211) # 令子图subplot(211)成为figure1的当前图 plt.title('Easy as 1,2,3') # 添加subplot 211 的标题 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的图表 plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) # 设置x轴标签为"Horizontal Axis" plt.xlabel('Horizontal Axis') # 设置y轴标签为"Vertical Axis" plt.ylabel('Vertical Axis') plt.show() 2. 图表添加标题 set_title()方法用于为图表添加标题...
ax.legend(lines, labels, title=f"Legend {i} title", fontsize=8) 总结 通过上面的介绍,我们应该对这几个术语有了一定了解,那么我们来看看下面的代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, axs = plt.subplots( nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 7), ...
2)) plt.show() 方法二: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0,10,1) #这个函数的第三个参数表示的是步长,以此进行划分 z = x**2 ax = plt.subplot() ax.plot(x,z) ax.set_xlim(0,10) ax.set_ylim(0,100) ax.set_title(u'方法二') ax.set_xlabel('...
plt.title("sin函数",fontproperties=font) 设置x轴和y轴的刻度:之前我们画的图,x轴和y轴的刻度都是matplotlib自动生成的。如果想要在生成图的时候手动的指定,那么可以通过plt.xticks和plt.yticks来实现: plt.xticks(range(0,20,2))#在x轴上的刻度是0,2,4,6...20 ...
importmatplotlib.pyplotasplt fig,big_axes=plt.subplots(figsize=(15.0,15.0),nrows=3,ncols=1,sharey=True)forrow,big_axinenumerate(big_axes,start=1):big_ax.set_title("Subplot row %s \n"%row,fontsize=16)# Turn off axis lines and ticksofthe big subplot ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...
cap.set(color='g', linewidth=3) # 设置中位数的属性 for median in box_plot['medians']: median.set(color='black', linewidth=3) plt.xlabel('技术等级') plt.ylabel('评分') plt.title('不同技术等级的运动员评分分布箱形图') plt.show() ...